基于EPS2008的地面三維激光掃描技術在隧道測量中應用研究

朱清海(重慶市勘測院,重慶 400020)

基于EPS2008的地面三維激光掃描技術在隧道測量中應用研究

朱清海?
(重慶市勘測院,重慶 400020)

摘 要:基于地面三維激光掃描新技術研究與運用,以科技促進發展為目的,通過對隧道測量內容、隧道地物要素分布特征的研究,結合三維激光掃描技術特點,提出了地面三維激光掃描技術在隧道測量中的作業方法及流程;基于EPS2008二次開發技術研究隧道點云特征數據提取方法,實現了基于隧道底面模型的激光點云特征數據提取。

關鍵詞:三維地面激光掃描;點云;數據處理;隧道測量;EPS2008

1　引 言

地面三維激光掃描技術主要是利用激光測距原理來獲取目標數據,其激光掃描的點云數據包含三維坐標、顏色、反射率等信息,本文基于地面三維激光掃描技術進行研究。地面三維激光掃描儀是一種非接觸式主動測量系統,可進行大面積高密度空間三維數據的采集,具有測量點位精度高、采集空間點的密度大、速度快等特點,且融合了激光反射強度和物體色彩等信息[1]。地面三維激光掃描儀以高密度、連續、自動獲取的優勢改變了傳統測繪的單點采集模式,信息量得到了很大程度的增加,工作效率也得到了提高,拓展了測繪領域新技術的應用。可以說地面三維激光影像掃描技術是繼GPS空間定位技術后的又一項測繪技術革新[2],使得測繪數據的應用領域、使用方法的研究進入了新的發展階段。

隧道測量作為工程測量的一個重要組成部分,在公路、鐵路、軌道交通、水利樞紐等工程項目中都有所涉及,均需要進行相關測量。目前應用較多的是采用全站儀極坐標法逐點進行采集測量,其測量密度、精度和效益始終不能很好地控制,密度高則精度高、速度慢,密度低則精度差。對于一些高精度、高密度、危險地段的測量顯得無能為力。本文以軌道交通隧道測量為例,采用Riegl VZ-1000三維激光掃描儀進行數據采集,從點云數據的獲取、處理進行了論述,并基于EPS2008軟件平臺二次開發技術研究提取隧道特征數據的處理流程、方法,開發特征數據提取功能模塊,為隧道工程測量服務。

2　隧道測量內容及特征分析

2.1測量內容介紹

軌道交通隧道測量主要包括橫斷面測量、縱斷面測量及隧道平面圖測量。橫斷面測量成果是分析軌道交通橫向限界安全的主要依據之一;縱斷面測量成果是分析軌道縱向平整度及縱向限界的主要依據;平面圖直觀反映洞內要素的平面分布,也最為復雜,它不但需要反映隧道腰線平面位置、斷面特征高程位置,同時還需要反映隧道內其他建構筑物位置。作為軌道交通通行的隧道,其軌道平整性、軌道限界條件是軌道交通能否安全通行的基本要求,供水、供電、通訊、通風等設施是軌道交通運行的重要基礎保障設施,它們的位置分布合理性直接關系軌道交通的安全有效運行。

2.2洞內要素分布特征分析

隧道內要素受功能和空間限制,其分布均具有一定的規律,總體均為線狀分布,在空間上呈現相對洞底等高分布的特性,在橫向上距離洞體中線位置基本相同等特性。另外,同一設計單位對同一隧道的設計也會保持相同的布設方案,從而降低施工難度,節約建設成本,提高工程建設效率。比如,重慶某軌道交通隧道中軌道面距離洞底最低面的高度均在0.2 m～0.4 m之間,這為后續基于點云數據的特征地物提取創造了條件。

3　數據采集方案

3.1控制方法的確定

Riegl VZ-1000三維激光掃描儀采集點云數據可分別采用基于“測站點+后視點”的數據采集方法、基于標靶的數據采集方法和基于點云數據自動拼接的數據采集方法[9]。由于隧道測量區域特征地物較多,隨機點云處理軟件具有根據掃描公共特征點進行拼接的功能,所以控制點主要以控制隧道整體精度為前提,主要將控制點布設在隧道的兩端和支洞洞口,采用基于點云數據自動拼接的數據采集方法進行數據采集,這樣可以很大程度的減少控制點的布設。

若隧道施工控制網保存較好,也可以采用隧道施工控制網作為掃描測量的控制依據,采用基于“測站點+后視點”的數據采集方法進行數據采集,這樣可以完全節約控制點布設的成本。當施工控制網部分受到破壞時,則可綜合使用以上兩種方法進行數據采集。

3.2掃描分辨率的確定

三維激光掃描單點定位內符合精度具有很好的可靠性,其外符合精度隨掃描距離的增大而降低[10],同時掃描分辨率直接決定點云的密度,掃描分辨率越高,點云密度越大,掃描時間越長。反之,掃描分辨率越低,點云密度越小,掃描時間越短,但點云密度太稀時會很大程度上影響地物提取的精度,為了既能滿足生產需要,又能提高工作效率,在數據采集掃描分辨率設置時我們應綜合考慮以上因素。

在隧道測量時我們主要考慮需要提取地物的最小分辨率,如:在軌道交通隧道中的軌道相比其他的地物來說其分辨率要求是最高的,首先由它的重要性決定,其次由它的形狀大小所決定,其橫截面是最小,在橫斷面提取時其軌道面又是非常重要的要素之一。那么我們在設置掃描分辨率時必須保證能準確提取軌道面為原則,保證在數據提取單元內軌道面邊沿應有較多的點云用于擬合計算。以此確定測站點間距離,首先應保證相鄰測站掃描點云具有一定比例的重疊度,其次測站間距不能超過掃描分辨率決定的掃描距離的2倍。

3.3數據處理及特征提取流程研究

數據處理和提取分為隨機軟件預處理和EPS2008二次開發提取數據,隨機軟件預處理主要包含數據采集、拼接、轉換、去噪和濾波等,這屬于所有點云工程項目均會涉及的內容,在此不再敘述,主要對基于EPS2008平臺二次開發隧道特征數據提取進行介紹。根據隧道地物特征分析知道,隧道內地物基本上都具有分布在相對洞底一定高度的特征,我們以此為程序開發的突破口進行研究,所以數據的提取分為以下幾方面,提取洞底表面、提取洞體外部輪廓、基于洞底表面和外部輪廓提取一定高度范圍內的特征地物(如:軌道,供水管)、基于洞體斷面提取洞頂高程。其詳細流程如圖1所示:

圖1　點云數據采集與處理流程

4　軟件功能開發

以隨機軟件預處理后的數據為基礎,在EPS2008軟件平臺中進行功能設計、代碼編寫實現隧道數據的提取、編輯與輸出。

4.1需求分析與設計

(1)隧道底面模型提取

隧道屬于線路工程,其縱向根據設計存在一定的豎向變化,橫向也有一定平面曲線參數,為了使軟件能很好地提取與隧道豎曲線基本一致的隧道底面模型,軟件應該具備根據線路中線位置及里程間距提取隧道底面模型。

(2)隧道特征線的提取

根據隧道地物分布特征,軟件應該具備根據隧道底面模型按照相對高差過濾點云,并提取過濾后的呈線狀分布的點云的功能。

(3)隧道特征點的提取

為了圖形的美觀。滿足矢量圖的要求,特征點只能按照一定的間距進行提取。另外為了滿足圖形符號化的需要,提取對象還需要與EPS2008軟件編碼符號進行對照。

根據以上需求設計軟件功能界面如圖2所示:

圖2　隧道數據提取功能界面

4.2功能介紹及核心代碼

點云外邊線提取:根據隧道設計中線,按照設置的斷面間距等參數進行隧道最寬位置線提取,并用設定的編碼表示,實現洞身邊線提取。

點云最高點線:按照設置的里程間距,提取隧道斷面位置的最高點,用線連接相鄰斷面最高點,結合縱斷面分析功能進行分析,確定提取的斷面最高點沒有問題即可替換為洞頂高程,實現洞頂高程的提取。

生成最低參考線:為了建立最低參考面,首先需要提取最低參考線,然后以此建立最低參考面模型。同樣采用橫斷面提取功能提取等間距斷面數據分別比較左右兩側的高程數據,找出最低點高程,將其高程值賦給對應位置的外邊線節點,作為最低參考線。

變高截面點云動態顯示與提取:以最低參考線為基礎建立底面三角網,以此進行變高截面點云過濾顯示,這樣在一定高度處點云在繪圖空間中直接顯示為線狀分布,再將顯示出的點云進行中心擬合、偏移檢查即可得到需要的線要素。

其核心代碼如下:

SearchCloudPoints(rect,POINT3DLIST triPoints );/ /獲得矩形范圍內的點云

CreateTriNet(TriangleList,triPoints,2,1000,NULL,NULL,1, NULL,NULL);/ /建立TIN

/ /獲得所有可見點云塊

CDataSourceList?pDatalist = GetScaleMap( ) -＞GetData-SourceList();

CEpsPointCloud?pCloud;

CSSPtrArray＜CPointCloudBlock＞blocklist;

for (int ii = 0;ii＜pDatalist-＞GetSize();ii++ )

{

CDataSource?pData = pDatalist-＞GetAt(ii );

if (pData-＞m_DataInfo.eDataType ! = e_Theme_CLD )

continue;

pCloud = pData-＞GetEpsPointCloud();

if (! pCloud )

continue;

CSSPtrArray＜CPointCloudBlock＞list;

pCloud-＞SearchBlock(rect,list );

blocklist.Append(list );

}

/ /查找指定高度范圍內的點云過濾顯示

int nBlockCount = blocklist.GetSize();

if (nBlockCount )

{

double maxHeight = xyHeight + cldHeight;

pCloud-＞SetFilterDisplay(FALSE);

for (int j = 0;j＜nBlockCount;j ++ )

{

CUIntArray IntArray;

CPointCloudBlock?pBlock = blocklist[j];

pBlock-＞CloseDisplayFilter();

int nPtCount = pBlock-＞GetPtCount();

IntArray.SetSize(0,nPtCount);

m_ PointListBorderline.Add ( m _ PointListBorderline.GetAt (0));

for (int iPt = 0;iPt＜nPtCount;iPt ++ )

{

Point3D pt=pBlock-＞GetPoint(iPt);

if (PtInRect(rect,pt))

{

double mPlistz;

m_pCurTriNet-＞GetHeight(pt.x ,pt.y ,mPlistz);

double xyHeight0=0.0,maxHeight0=0.0;

xyHeight0=xyHeight+mPlistz;/ /轉換高差為高程

maxHeight0=maxHeight+mPlistz;

if (pt.z＞xyHeight0 && pt.z＜maxHeight0)

{

CPoint3D pt1;

pt1.x=pt.x;

pt1.y=pt.y;

if (PtInPoly(m_PointListBorderline,pt1))

{

IntArray.Add(iPt);

}}}}

pBlock-＞SetDisplayFilter(IntArray); }

pCloud-＞SetFilterDisplay(TRUE); }

m_pGLDC-＞Invalidate();

5　工程實例

在重慶某軌道交通隧道竣工測量工程中,作者采用Riegl VZ-1000三維激光掃描儀進行隧道全長約6.3 km的區域進行數據采集,內業采用隨機軟件RiSCAN PRO 1.64進行點云拼接、坐標轉換后輸出中間數據格式,然后采用以上開發的模塊進行隧道底部模型、外部輪廓、最低邊線、軌道、供水管道及洞頂高程的提取與輸出,同時以點云數據為基礎提取隧道縱、橫斷面數據,一個作業小組內外業分別用時1天。若采用常規測量方式進行隧道平面圖測量一個作業組需要6天,橫斷面測量按每10 m測量一條一個作業組需要約10天,由此可見,該項技術的采用提高了工作效率,同時也較好地彌補了常規隧道測量以點帶面、點位密度不足的問題。通過精度對比分析,其點云數據提取成果精度完全滿足隧道工程測量需要,研究成果為三維激光掃描技術運用于工程測量奠定了良好的基礎。其部分數據成果如圖3～圖5所示:

圖3　采集的隧道原始數據 圖4 提取的隧道底面模型

圖5　提取的隧道輪廓線、軌道及洞頂高程

6　結 語

地面三維激光掃描技術能夠快速地獲取高密度、高精度的目標空間信息,在三維表面重建和測量方面具有顯著的優勢。地面三維激光掃描技術在測繪領域的應用研究才剛起步,要想其取代現有作業模式還需要投入大量的研究和開發,我相信在各位同行的共同努力下,地面三維激光掃描技術一定會給測繪生產帶來一次全新的技術變革。

參考文獻

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[10] 向娟,李鋼,黃承亮等.三維激光掃描單點定位精度評定方法研究[J].海洋測繪,2009(3):68～70.

The Research on Application Based on EPS2008 Terrestrial 3D Laser Scanning Technology in Tunnel Measurement

Zhu Qinghai
(Chongqing Survey Intitute,Chongqing 400020,China)

Abstract:Study and application of terrestrial 3D laser scanning based on new technology,to promote scientific and technological development as the goal,through the tunnel,tunnel survey study on the distribution characteristics of objects,combined with the characteristics of 3D laser scanning technology,operation method is proposed for terrestrial 3D laser scanning technology in Tunnel Survey and process;EPS2008 extraction method in secondary development research tunnel point cloud feature extraction was realized based on the data,the laser point cloud data surface model based on the tunnel bottom.

Key words:3D laser scanning;point cloud;data processing;tunnel survey;EPS2008

文章編號:1672-8262(2015)01-133-04中圖分類號:P234.4 1672-8262(2015)01-137-03中圖分類號:P258

文獻標識碼:A B

收稿日期:?2014—05—05

作者簡介:朱清海(1982—),男,高級工程師,主要從事工程測量,三維激光掃描方面的研究。